500G+ 训练好的 word2vec 资源（中文词向量）
介绍
本资源提供了经过 500G+ 语料训练好的 word2vec 模型，适用于中文词向量的应用程序。该模型基于百度百科、搜狐新闻、小说等多种语料进行训练，能够高效地捕捉中文词汇之间的语义关系，帮助您提高 NLP（自然语言处理）任务的性能。
资源参数
- Window: 5
- 最小词频: 10
- 词向量维度: 128
- 分层 softmax: 1
- 负采样: 0
- 迭代次数: 5
使用说明
加载资源
资源提供了两种格式：bin 和 model。
bin 格式
from gensim.models import KeyedVectors
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('resource_path', binary=True)
model 格式
from gensim.models import Word2Vec
model = Word2Vec.load('resource_path')
访问词向量
vector = model['词语']
训练语料
- 百度百科：800w+ 条，26G+
- 搜狐新闻：400w+ 条，13G+
- 小说：461G+
该语料涵盖了广泛的中文词汇，包括日常用语、专业术语和俚语，确保了模型的高准确度和适用性。
优势
- 容量庞大：500G+ 的训练语料确保了模型的全面性和准确性。
- 语义捕捉能力强：通过分层 softmax 和负采样的训练机制，模型有效地捕捉了中文词语之间的语义关系。
- 易于使用：提供了
bin和model两种格式，您可以根据需要选择合适的加载方式。 - 免费使用：本资源遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，您可以免费使用和修改。
注意事项
- 资源文件较大，建议在网络条件良好的情况下进行下载。
- 使用时请确保已安装
gensim库。
贡献
欢迎就本资源提出问题和建议，以进一步提高其质量。
许可证
本资源遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议。